云网融合目标优势
社区干货
突破连接壁垒,火山引擎边缘云网络的先行之路
这也是火山引擎边缘云所持续突破的目标,即让连接和计算无处不在”。**网络是支撑边缘云的关键基础设施**边缘云的目标是在网络的边缘侧提供IT基础设施和云服务,将数据处理和计算能力从云计算中心向网络边缘延伸,在靠近客户的位置提供计算、存储和网络资源,以实现更低的延迟、更快的响应时间和更好的数据安全性。**边缘云网络是一张融合的分布式网络,覆盖了云边缘、近场边缘和现场边缘,面向客户数字化应用和业务需求提供 1ms...
连接云-边-端,构建火山引擎边缘云网技术体系
这也是火山引擎边缘云所持续突破的目标,即让连接和计算无处不在。如何构建一张融合开放的网络来连接算力、数据、场景甚至多云?以下将分享火山引擎边缘云网络技术体系建设路径。**-1-****火山引擎边缘云网基础设施建设** 首先是建设全球云网的基础设施,火山引擎在2020年开始大力建设边缘云的资源底座,目标是提供全球统一的资源及技术底座支撑业务的快速发展。截至今日,已经覆盖了50+国家,1300+节点,全网的带宽储备达到...
浅析云边端协同架构的应用意义与EasyCVR视频融合能力升级
建设目标推进算网融合,支持经济社会数字转型、智能升级、融合创新,以5G、云计算、人工智能等应用需求为牵引,通过云、边、端的高效协同,提供算网一体化的新型算力基础设施及服务。融合各方技术优势和云网能力,对城市的视频网络架构进行优化分析,寻找最优智能化升级节点,大大减少视频解决方案的成本,攻克传统视频网络瓶颈,有效支撑视频业务智能化升级。### 二、EasyCVR视频融合能力升级以算力为核心,构建以数据中心为算力基础...
2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文
我将目标锁定在Volcengine 引擎基础的自然语言处理模块。选择Volcengine引擎的原因是不同于基础科研工作,企业AI应用更强调快速和经济化规模化的部署,而Volcengine 引擎丰富的垂类生态场景应用非常符合产业界AI应用... NLP+OCR技术融合形成多模态环境下的建筑数据自动采集上都有着应用场景的需求。从技术上,基于NLP的无监督、半监督、有监督的深度学习,Bert神经网络,图神经网络在NLP方向应用研究相信将是未来研究的前沿,我相信未来围...
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云网融合目标优势-优选内容
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助力极致体验,火山引擎边缘计算最佳实践
我们也提炼了火山引擎边缘计算的核心优势:- 首先,**节点丰富**:基于覆盖全国各省市和运营商的边缘节点,提供更低时延、更高性能、稳定可靠的计算资源,实现业务应用更靠近用户侧的部署和服务;同时,边缘计算节点还... 与此同时边缘计算凭借技术创新能力获得信通院“2021边缘计算融合创新奖项”;- 2022年5月,入选了由边缘计算社区发起的“**2022** **中国边缘计算20强”** 评选;- 2022年6月,入选了国内**首个“边缘计算产业图...
2023年5月
新增 群体列表页支持对目标分群进行个体画像洞察,如点击潜在客户 群体右侧 更多-个体画像洞察,将跳转个体画像页面,自动筛选 出潜在客户 群体下的个体画像。 新增 以人群包为中心展示与之有上下游依赖关系... 对查看权限隐藏 数据融合更新类型 功能描述 产品截图 新增 系统支持将公共数据(星座数据、日历数据)接入CDP中使用,丰富CDP中的数据维度。 新增 可视化建模任务输出节点的高级配置中,新增队列配置能力,支持配置...
火山引擎总裁谭待解析超视频时代音视频架构建设与演进
火山引擎有两个核心优势。 ROI的分析模块:火山引擎基于字节跳动丰富的视频内容,包括PGC以及带有各种特效、滤镜的UGC内容,创建了自研的多场景数据库用于算法训练,叠加自建数据库和有效AI训练。ROI检测达到了很高的准... 就能更好地选择优化目标和优化方式。 面向超视频时代,火山引擎不断进行技术探索,来满足更高清、更交互、更沉浸的视频技术需求。 更高清 今年北京冬奥会上,实现了大规模的8K超高清转播。8K甚至更高分辨率的视频,对视...
火山引擎携手高榕创投,共同探索大模型带来的商业新增长
融合。 长远看来,大语言模型的出现会扩张我们每个人的信息负载能力,从而使得组织在同等规模下实现原来数倍的产出,最终深刻改变经济环境和商业领域的竞争格局。面对这样的变化,企业如何应对?吴迪分享了团队自身的实践,“我们希望团队成员未来所有的产出做到 LLM-friendly,如文档、代码等等都做到易于被大模型精调和使用,大模型吸收团队的智力产出,从而形成正向增强的飞轮。” 03应用与场景:终极目标是转化为企业收益 围绕着创业者...
2022年11月
展示更灵活 标签体系更新类型 功能描述 产品截图 新增 针对汽车行业新增汽车标签模板: 管理员可在数据融合模块配置表模板,并基于此配置标签模板。 用户可以直接使用标签模板进行新标签创建,提升标签创建效率 优化 创建「导入标签」时,支持在配置页面直接配置标签所在层级,便于用户对标签体系进行管理 配置页面的属性展示名、属性名支持搜索,可以通过搜索关键词快速定位目标标签 用户分群更新类型 功能描述 产品截...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
LakeHouse 简言之是就是在 DataLake 基础上融合了 Data Warehouse 特性的一种数据方案,它既保留了 DataLake 分析结构化、半结构化、非结构化数据,支持多种场景的能力,同时也引入了 Data Warehouse 支持事务和数据... 5. **产品打磨**:在产品侧,我们的第一目标是打磨产品,先把产品底座做坚实。对新功能持比较谨慎的态度。我们会在管控方面(包括创建集群体验优化、弹性伸缩优化等)、作业开发与管理方面与周边生态方面做进一步的打磨...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
LakeHouse是在 DataLake 基础上融合了 Data Warehouse 特性的一种数据方案,它既保留了 DataLake 分析结构化、半结构化、非结构化数据,支持多种场景的能力,同时也引入了 Data Warehouse 支持事务和数据质量的特点。... 第一目标是打磨产品,先把产品底座做坚实,并在管控方面(包括创建集群体验优化、弹性伸缩优化等)、作业开发与管理方面与周边生态方面做进一步打磨。产品介绍**火山引擎 E-MapReduce** 支...
干货|4000字总结,Serverless在OLAP领域应用的五点思考
再到下一步的内存型网络的融合,如何减少延迟、提高吞吐也是业界在持续解决网络通信层面的难点之一。 2. **计算无状态** 计算侧通常还是采用经典的shared-nothing架构,具备良好的水平伸缩扩展性,但... Serverless 要实现的目标就是提供稳定、可靠和可信的分析服务,让开发人员不再把时间和精力花费在下层的基础设施和运维优化上,而是聚焦在业务功能的实现上面。 但是**当前OLAP 数据分析领域的Serverless技...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
为实现更完善的资源管理目标,字节跳动开始着手构建机器学习平台。这几年,随着资源池不断扩展,团队逐渐发展,机器学习平台从一开始仅有的几十台物理GPU开发机,到现在支持着万级GPU调度,仅单一集群就有着几百台GPU机器... 资源融合、弹性伸缩、统一编排、平台安全和数据安全等层面经历了大规模验证,支撑着数EB数据、千万级QPS、数十亿月活App。 为持续降低机器学习的算力和开发门槛,帮助企业级客户更深入地发展属于自己的AI能力,火山引...
